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Clicpiso, el uso del Big Data para comprar y vender casas


Clicpiso está con nosotros desde septiembre de 2017, una start-up que ofrece un sistema basado en Big Data para que sea posible recibir una oferta por nuestra casa en solo 24 horas.

Ha cerrado estos primeros meses de actividad con una facturación de más de un millón y medio de euros gracias a un modelo de negocio que, enfocado de momento en Madrid, tiene al Big Data como aliado.

Francisco A. Moreno, fundador y CEO de Clicpiso, nos comenta que el proceso de la venta del inmueble se reduce a días y el cliente recibe el pago al instante. Solo hay que ingresar los datos del inmueble que quiere vender en la web de Clicpiso y ya se recibe una oferta inicial gratuita en 24 horas. una vez pasado este plazo, un asesor visita el piso y presenta la propuesta económica definitiva.

El sistema tiene en cuenta la gestión de todo el papeleo que implica este tipo de transacciones, pero lo que nos ha llamado la atención es el modelo tecnológico que permite agilizar el proceso.

Sobre el uso que hacen del big data nos comentan que cuentan con un algoritmo propio que permite ofrecer a sus clientes un buen precio por sus viviendas y en un tiempo récord, logrando cerrar la operación de compraventa en menos de siete días. Están usando los modelos Random Forest Regressors y XGBoot en la parte de machine learning y en lo que a deep learning se refiere, han optado por Recurrents Neural Networks y LSTM (sobre todo para los datos que se basan en series temporales). Tienen además algunos modelos de aprendizaje no supervisados para hacer las segmentaciones que usan K-Means.

Adicionalmente, en Clicpiso recurren a otras herramientas digitales que resultan muy útiles en términos de agilización de procesos que, en un sector tan tradicional como ha sido el inmobiliario en España, terminan marcando la diferencia respecto a otras alternativas más antiguas. Usan herramientas como Dataprep para la limpieza y estandarización de los formatos, Dataflow para crear los pipermines de flujos de datos, etc…

Durante los últimos meses han estado recopilando información que está disponible públicamente de los últimos años y siguen actualizándola diariamente. Algunas de sus fuentes provienen de los proyectos de open data de la administración pública tanto a nivel nacional como local. Los datos que utilizan son bastante variados: no sólo de vivienda, sino que en sus modelos contemplan datos socio-económicos, de transporte, calidad de vida, medioambientales, etc. Entienden que cuando hablamos de datos no sólo es importante la cantidad sino también la calidad.

El objetivo final es conseguir una propuesta de valoración de cada inmueble bastante precisa, justa y transparente para los clientes.

Como veis, una vez más el análisis inteligente de datos ayuda en un sector bastante tradicional.

Fuente: Wwhatsnew.com


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